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跳频信号的检测、参数估计与分选算法研究

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跳频信号的检测、参数估计与分选算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-20页
  1.1 研究背景与意义第14-15页
  1.2 跳频侦察技术研究现状第15-18页
    1.2.1 跳频信号检测第15页
    1.2.2 跳频信号参数估计第15-17页
    1.2.3 跳频信号的分选第17-18页
    1.2.4 小结第18页
  1.3 主要内容与结构安排第18-20页
第二章 跳频通信技术简介第20-25页
  2.1 跳频通信原理及特征参数第20-23页
    2.1.1 跳频通信系统第20-21页
    2.1.2 重要参数与技术指标第21-23页
  2.2 跳频信号数学模型第23-24页
  2.3 本章小结第24-25页
第三章 跳频信号盲检测与识别技术第25-42页
  3.1 基于多相滤波器组的信道化接收第26-32页
    3.1.1 信道划分方式第26-27页
    3.1.2 多相滤波器组原理第27-30页
    3.1.3 仿真分析第30-32页
  3.2 基于谱图变换与非相干积累的信号盲检测技术第32-37页
    3.2.1 谱图变换与非相干积累第32-34页
      3.2.1.1 短时傅里叶变换第32页
      3.2.1.2 谱图第32-33页
      3.2.1.3 非相干积累第33-34页
    3.2.2 恒虚警检测门限第34-37页
  3.3 基于时频特性曲线的跳频信号识别技术第37-41页
    3.3.1 跳频信号识别原理第37-38页
    3.3.2 跳频信号识别流程第38-39页
    3.3.3 性能分析第39-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于时频变换的跳频信号参数盲估计第42-63页
  4.1 单跳信号参数估计第42-47页
    4.1.1 跳周期估计第42-44页
    4.1.2 跳时及频率估计第44-45页
    4.1.3 单跳信号参数估计流程第45页
    4.1.4 性能分析第45-47页
  4.2 多跳信号参数估计第47-62页
    4.2.1 跳频电台数目检测第48-50页
    4.2.2 跳周期估计第50-58页
      4.2.2.1 二维峰值提取第50-51页
      4.2.2.2 基于跳频中心时刻变换的跳周期估计第51-54页
      4.2.2.3 跳周期变换算法流程第54-55页
      4.2.2.4 性能仿真第55-58页
      4.2.2.5 跳周期估计流程第58页
    4.2.3 跳时估计第58-59页
    4.2.4 跳频频率估计第59-60页
    4.2.5 性能分析第60-62页
  4.3 本章小结第62-63页
第五章 跳频信号的分选研究第63-81页
  5.1 基于时频分布的异步组网跳频电台分选第63-67页
    5.1.1 分选模型及原理第63-66页
    5.1.2 性能分析第66-67页
  5.2 基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号分选第67-76页
    5.2.1 算法理论第68-71页
      5.2.1.1 跳频信号特征提取第68页
      5.2.1.2 跳频信号分选模型第68页
      5.2.1.3 稀疏贝叶斯学习理论第68-70页
      5.2.1.4 算法流程第70-71页
    5.2.2 多跳频电台分类方案第71页
    5.2.3 性能仿真第71-76页
      5.2.3.1 有效性验证第71-75页
      5.2.3.2 正确率验证第75页
      5.2.3.3 识别时间验证第75-76页
  5.3 基于多跳频信号的估计及分选实验第76-80页
    5.3.1 两个跳频电台仿真实验第76-78页
    5.3.2 多个跳频电台仿真实验第78-80页
  5.4 本章小结第80-81页
第六章 结束语第81-83页
  6.1 工作总结第81页
  6.2 研究展望第81-83页
致谢第83-84页
参考文献第84-88页
攻硕期间取得的研究成果第88-89页

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